Build your ultimate AI agent
รายละเอียดคอร์ส
ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้ดำดิ่งสู่โลกของการทดสอบ A/B เข้าใจการใช้งานจริงอย่างลึกซึ้ง และเรียนรู้วิธีออกแบบ ดำเนินการ และวิเคราะห์การทดสอบ A/B เหล่านี้ด้วย Python
คุณทราบหรือไม่ว่าคุณแทบจะต้องได้มีส่วนร่วมในการทดสอบ A/B ทุกครั้งที่คุณท่องอินเทอร์เน็ต? ตั้งแต่เครื่องมือค้นหาและเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ ไปจนถึงโซเชียลเน็ตเวิร์กและแคมเปญการตลาด — ทุกธุรกิจต่างจ้างนักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และวิศวกรข้อมูลที่ดีที่สุด เพื่อใช้ประโยชน์จากพลังของการทดสอบ A/B การทดสอบรูปแบบต่างๆ สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ของลูกค้า เพิ่มผลกำไร ช่วยกำหนดการออกแบบที่ดีที่สุดถัดไป และอื่นๆ อีกมากมาย
คุณจะเริ่มต้นด้วยการเรียนรู้วิธีการกำหนดตัวชี้วัดที่เหมาะสม ก่อนที่จะเรียนรู้วิธีประมาณขนาดตัวอย่างและระยะเวลาที่เหมาะสมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่สรุปได้อย่างชัดเจน ตลอดทั้งหลักสูตรนี้ คุณจะได้ใช้แพ็กเกจ Python หลากหลายตัวเพื่อช่วยในการทดสอบ A/B รวมถึง statsmodels, scipy และ pingouin
เมื่อจบหลักสูตรนี้ คุณจะสามารถดำเนินการตรวจสอบที่จำเป็นเพื่อรับประกันผลลัพธ์ที่แม่นยำ เชี่ยวชาญศิลปะของค่า p-value และวิเคราะห์ผลลัพธ์ของการทดสอบ A/B ได้อย่างคล่องแคล่วและมั่นใจ เพื่อใช้ชี้นำการตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญที่สุด
ค้นพบว่า A/B Test ทำงานอย่างไร
คุณทราบหรือไม่ว่าคุณแทบจะต้องได้มีส่วนร่วมในการทดสอบ A/B ทุกครั้งที่คุณท่องอินเทอร์เน็ต? ตั้งแต่เครื่องมือค้นหาและเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ ไปจนถึงโซเชียลเน็ตเวิร์กและแคมเปญการตลาด — ทุกธุรกิจต่างจ้างนักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และวิศวกรข้อมูลที่ดีที่สุด เพื่อใช้ประโยชน์จากพลังของการทดสอบ A/B การทดสอบรูปแบบต่างๆ สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ของลูกค้า เพิ่มผลกำไร ช่วยกำหนดการออกแบบที่ดีที่สุดถัดไป และอื่นๆ อีกมากมาย
เรียนรู้เกี่ยวกับการทดสอบ A/B ใน Python
คุณจะเริ่มต้นด้วยการเรียนรู้วิธีการกำหนดตัวชี้วัดที่เหมาะสม ก่อนที่จะเรียนรู้วิธีประมาณขนาดตัวอย่างและระยะเวลาที่เหมาะสมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่สรุปได้อย่างชัดเจน ตลอดทั้งหลักสูตรนี้ คุณจะได้ใช้แพ็กเกจ Python หลากหลายตัวเพื่อช่วยในการทดสอบ A/B รวมถึง statsmodels, scipy และ pingouin
เมื่อจบหลักสูตรนี้ คุณจะสามารถดำเนินการตรวจสอบที่จำเป็นเพื่อรับประกันผลลัพธ์ที่แม่นยำ เชี่ยวชาญศิลปะของค่า p-value และวิเคราะห์ผลลัพธ์ของการทดสอบ A/B ได้อย่างคล่องแคล่วและมั่นใจ เพื่อใช้ชี้นำการตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญที่สุด
ข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงสร้างคอร์ส
1
ภาพรวมของ A/B Testing
ในบทนี้ จะได้เรียนรู้พื้นฐานของ A/B Testing รวมถึงขั้นตอนและกรณีการใช้งานที่ชัดเจน เหตุผลและคุณค่าของการออกแบบและดำเนินการทดสอบ ตลอดจนเฟรมเวิร์กการออกแบบและประมาณค่าเมตริกที่ใช้กันทั่วไป
2
การออกแบบและวางแผนการทดลอง
ในบทที่ 2 จะได้เรียนรู้กระบวนการออกแบบการทดลอง ตั้งแต่การกำหนดสมมติฐาน A/B Testing ที่แข็งแกร่ง ไปจนถึงแนวคิดทางสถิติ เช่น power, อัตราข้อผิดพลาด และ minimum detectable effect และปิดท้ายด้วยการประมาณขนาดตัวอย่างที่เหมาะสมสำหรับผลลัพธ์ที่ชัดเจน รวมถึงการจัดการกับสถานการณ์ที่มีการเปรียบเทียบหลายรายการ
3
การประมวลผลข้อมูล การตรวจสอบความถูกต้อง และการวิเคราะห์ผล
ในบทนี้ จะได้เรียนรู้ขั้นตอนการทำความสะอาด ประมวลผล และสำรวจข้อมูล A/B Testing อย่างเป็นรูปธรรม รวมถึงการตรวจสอบความถูกต้องที่จำเป็นเพื่อให้ผลลัพธ์มีความน่าเชื่อถือ พร้อมตัวอย่างการวิเคราะห์ความแตกต่างของสัดส่วนใน A/B Testing อย่างละเอียด
4
ข้อควรพิจารณาเชิงปฏิบัติและการตัดสินใจ
ในบทสุดท้าย จะได้พัฒนาเฟรมเวิร์กสำหรับการวิเคราะห์ความแตกต่างของค่าเฉลี่ย และการใช้การทดสอบแบบ non-parametric เมื่อข้อสมมติบางข้อไม่เป็นที่น่าพอใจ นอกจากนี้ยังได้เรียนรู้การประยุกต์ใช้ Delta method ในการวิเคราะห์เมตริกแบบอัตราส่วน รวมถึง best practice และหัวข้อขั้นสูงเพื่อต่อยอดความเชี่ยวชาญด้าน A/B Testing
A/B Testing ด้วย Python
เรียนจบแล้ว
